Los cursos de capacitación en vivo, dirigidos por instructores, sobre Aprendizaje Supervisado, disponibles en modalidad online o presencial, demuestran a través de prácticas interactivas y prácticas cómo utilizar técnicas de aprendizaje automático supervisado para entrenar modelos, realizar predicciones y analizar patrones de datos de manera efectiva.
La capacitación en Aprendizaje Supervisado está disponible como "capacitación en vivo online" o "capacitación en vivo presencial". La capacitación en vivo online (también conocida como "capacitación en vivo remota") se realiza mediante un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo presencial puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Santiago o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Santiago.
El Aprendizaje Supervisado también se conoce como Aprendizaje Automático Supervisado.
El centro tiene su propio estacionamiento subterráneo seguro y está protegido 24 horas con circuito cerrado de televisión. Está a sólo unos minutos caminando desde la estación de metro subterránea. El aeropuerto Internacional Arturo Benítez Meriono está a 26 km de distancia.
El Centro Vitacura, en Santiago esta ubicado en el piso 15 de uno de los edificios más nuevos de gran altura en la ciudad, situado cerca de El Bosque, un distrito de negocios atractivo y residencial, y junto al World Trade Center de Santiago. El centro tiene su propia barra de café y estacionamiento subterráneo vigilado. Hay buenas conexiones de transporte público, y el aeropuerto internacional está a 40 minutos en auto.
Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigido a participantes con distintos niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para construir chatbots personalizados para diversas aplicaciones.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
Preparar datos para entrenar modelos de chatbots.
Entrenar y evaluar modelos de chatbots personalizados utilizando AutoML.
Desplegar e integrar chatbots en distintas plataformas y canales.
Monitorear y optimizar el rendimiento del chatbot con el tiempo.
Esta formación en vivo con instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de mantenimiento predictivo impulsadas por IA en la fabricación de semiconductores para mejorar la eficiencia de producción y reducir los fallos inesperados de equipos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Implementar modelos de IA para predecir fallos de equipos en la fabricación de semiconductores.
Analizar datos de mantenimiento para identificar patrones y tendencias que indiquen problemas potenciales.
Integrar el mantenimiento predictivo impulsado por IA en los flujos de trabajo existentes de fabricación.
Reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento mediante la gestión proactiva de equipos.
Esta formación en vivo con instructores en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean comprender y aplicar tecnologías de IA dentro de la industria de fabricación de semiconductores.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios básicos de la IA y cómo se aplican a la fabricación de semiconductores.
Identificar áreas dentro de la fabricación de semiconductores donde la IA puede implementarse eficazmente.
Utilizar herramientas y técnicas de IA para mejorar la eficiencia productiva y el control de calidad.
Implementar modelos básicos de IA para optimizar los procesos de fabricación.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como para emplear herramientas analíticas en la predicción de series temporales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y aprovechar las herramientas analíticas para la predicción de series temporales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en Santiago (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
Utilizar modelos clave como redes neuronales y métodos de kernels para el análisis de datos.
Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.
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